[ 143 ] prestasi belajar
b. Analisis Kendall’s tau-b dan Spearman’s rho
Analisis Kendall’s tau dan Spearman’s rho digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara dua variabel berdasar
peringkat- peringkat. Pada korelasi ini tidak mensyaratkan distribusi data normal dan cocok untuk data tipe ordinal. Untuk
praktek cara olah datanya, menggunakan contoh kasus seperti studi kasus pada analisis korelasi Pearson. Misal berdasar uji
normalitas pada data minat belajar, fasilitas belajar, dan prestasi belajar tidak berdistribusi normal, maka sebagai alternatif
digunakan analisis Kendall’s tau-b dan Spearman’s rho. Langkah- langkah analisis pada SPSS 20 sebagai berikut:
1. Buka program SPSS dengan klik Start All Programs
IBM SPSS Statistics IBM SPSS Statistics 20. 2.
Pada halaman SPSS 20 yang terbuka, klik Variable View, maka akan terbuka halaman Variable View.
3. Selanjutnya membuat variabel. Pada kolom Name ketik
Minat
, pada Decimals ganti menjadi 0, pada Label ketik
Minat belajar , sedang kolom lainnya bisa dihiraukan isian
default. Pada kolom Name baris kedua ketik Fasilitas, pada Decimals ganti menjadi 0, pada Label ketik Fasilitas belajar,
sedang kolom lainnya bisa dihiraukan. Dan pada kolom Name baris kedua ketik Prestasi, pada Decimals ganti
menjadi 0, pada Label ketik Prestasi Belajar, sedangkan kolom lainnya bisa dihiraukan. Hasil pengisian sebagai
berikut:
Gambar 8.5 Tampilan Variabel View
[ 144 ] 4.
Jika sudah, masuk ke halaman Data View dengan klik Data View
, maka akan terbuka halaman Data View. Selanjutnya isikan data seperti berikut halaman selanjutnya.
Gambar 8.6 Tampilan Data View 5.
Selanjutnya klik Analyze Correlate Bivariate. Kemudian akan terbuka kotak dialog sebagai berikut:
Gambar 8.7 Windows Bivariate Correlations
[ 145 ] 6.
Masukkan semua variabel ke kotak Variables. Pada Correlation Coefficients
hilangkan tanda centang pada
Pearson , kemudian beri tanda centang pada
Kendall’s tau-b dan Spearman.
7. Klik OK. Hasil output sebagai berikut:
Hasil Output 20
Dari Hasil Output 20 dapat dijelaskan bahwa pada analisis korelasi Kendall’s tau-b didapat koefisien untuk hubungan minat
belajar dengan prestasi belajar sebesar 0,541 dan hubungan fasilitas belajar dengan prestasi belajar sebesar 0,277. Karena
koefisien mendekati 1 maka dapat disimpulkan bahwa hubungan antara minat belajar dengan prestasi belajar adalah erat, sedangkan
hubungan antara fasilitas belajar dengan prestasi belajar memiliki hubungan yang rendah, karena nilai mendekati 0.
Sedangkan pada analisis korelasi Spearman’s rho didapat koefisien untuk hubungan minat belajar dengan prestasi belajar
sebesar 0,698 dan hubungan fasilitas belajar dengan prestasi belajar sebesar 0,379. Karena koefisien mendekati 1 maka dapat
disimpulkan bahwa hubungan antara minat belajar dengan prestasi belajar adalah erat, sedangkan hubungan antara fasilitas belajar
[ 146 ] dengan prestasi belajar memiliki hubungan yang rendah, karena
nilai mendekati 0. Uji Signifikansi dengan Pengujian dengan Kendall’s tau-b
a Variabel Minat belajar dengan langkah-langkah pengujian
sebagai berikut: 1.
Menentukan Hipotesis Ho : Tidak ada hubungan antara minat belajar dengan
prestasi belajar Ha : Ada hubungan antara minat belajar dengan prestasi
belajar 2.
Kriteria Pengujian Jika Signifikansi 0,05 maka Ho diterima.
Jika Signifikansi 0,05 maka Ho ditolak 3.
Membuat kesimpulan Dari output di dapat signifikansi sebesar 0,007. Karena
Signifikansi 0,05 maka Ho ditolak, jadi dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara minat belajar
dengan prestasi belajar.
b Variabel Fasilitas belajar dengan langkah-langkah pengujian
sebagai berikut: 1.
Menentukan Hipotesis Ho : Tidak ada hubungan antara fasilitas belajar dengan
prestasi belajar Ha : Ada hubungan antara fasilitas belajar dengan
prestasi belajar 2.
Kriteria Pengujian Jika Signifikansi 0,05 maka Ho diterima.
Jika Signifikansi 0,05 maka Ho ditolak
[ 147 ] 3.
Membuat kesimpulan Dari output di dapat signifikansi sebesar 0,171. Karena
Signifikansi 0,05 maka Ho diterima, jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara fasilitas
belajar dengan prestasi belajar.
2. Analisis Regresi Linier